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Power BI：CDF データ モデルからデータを取得する

Cognite Data Fusion（CDF）データ モデルをデータ ソースとして接続し、Power BI を使って CDF データを照会、変換、可視化します。

情報

組織の ID でサインインして CDF からデータを取得する前に、管理者が Microsoft Power Query for Excel を登録し、組織が使用することに同意する必要があります。

データ モデル内のデータにアクセスするには、プロジェクトまたはスペース レベルで以下の機能が必要です: dataModelsAcl:read、dataModelInstancesAcl:read。データ モデルへのアクセスを設定するを参照してください。

時系列やファイルなどの CDF コア要素のメタデータにアクセスするには、プロジェクトまたはデータ セット レベルでその要素にアクセスできる必要があります。機能を割り当てるを参照してください。

Power BI connector をデータ モデルに接続する​

  1. 始める前に:Cognite Power BI connector を使用してデータ モデルに接続するには、データ モデルの名前とバージョン、およびそれが使用されている CDF プロジェクトを知っている必要があります。情報を見つけるには、以下の手順に従います。

    1. fusion.cognite.com に移動し、CDF プロジェクトにサインインし、調査 > データのモデル化に移動します。

    2. データ モデルを選択し、Power BI ボタンを選択します。

    3. ダイアログボックスで、プロジェクト名と CDF 環境をコピーしてメモします。

      Power BI connector の設定を取得する

  2. Power BI Desktop を開き、組織のアカウントでサインインします。

  3. リボンのホームタブでデータの取得を選択し、その他を選択します。次に、データの取得ダイアログ ボックスでその他と Cognite Data Fusion コネクタを選択します。

    データの取得

  4. プロジェクト名フィールドと CDF: 環境フィールドに、データ モデルと CDF プロジェクトについてメモした情報を入力します。

    オプション:特定の Azure AD テナント ID でサインインするには、プロジェクト名の URI に以下の形式で tenantid={tenantId} パラメータを追加します。

    {projectName}/models/spaces/{space}/datamodels/{datamodel}/versions/{version}?tenantid={tenantId}

    • ここで、{tenantId} は使用する Azure AD テナントの GUID で、たとえば d1ce9074-3079-488a-9a2d-f0522babd7a9 です。

    Azure AD のテナント ID を調べるには、管理者に連絡するか、こちらの記事の手順に従ってください。

  5. 認証ダイアログで、組織のアカウントを選択し、組織の ID でサインインします。

    認証

  6. Power BI connector は、選択したデータ モデルのすべてのタイプを一覧表示します。

    データ モデルの各 Type は Power BI のテーブルとして表示され、各タイプの Instance は行として表示されます。

  7. テーブル（タイプ）を選択し、データを変換するを選択します。

    注意

    テーブルには多数のエントリが含まれている場合があります。すべてのエントリをロードする場合以外は、ロードを選択しないでください。

    ナビゲーター

  8. これで、Power Query Editor でデータを変換できるようになりました。

    データセットを制限するには、たとえば、行の保持 > 上位の行を保持を選択し、保持する行数を指定します。

    ナビゲーター

    結果の値を Power BI にロードするには、閉じて適用するを選択します。

情報

Power BI を使用すると、関連項目を展開してテーブルをフラットにすることができます。パフォーマンスに大きな悪影響を及ぼす可能性があるため、この機能は使用しないことをお勧めします。

データ モデルでアイテムをフィルタリングする​

Power BI で実用的なデータセットを作成するには、フィルタリングが不可欠です。フィルタリングは、Power BI レポート / ダッシュボードではなく、Power Query で適用することをお勧めします。これにより、パフォーマンスが向上し、再利用可能なデータ セットでの作業が容易になります。

Power BI Connector は、Cognite OData Service を介して CDF にフィルターをプッシュします。CDF はフィルタリングを実行し、一致する行だけを Power BI に返します。Power BI で CDF データをフィルタリングするも参照してください。

Data modeling のプッシュダウン フィルター​

Typeプッシュダウン
モデル プロパティはい、EndsWith と Contains を除きます
時系列メタデータいいえ
データと文字列のポイントtimestamp のみ
ファイル メタデータいいえ

Power Query はメモリ内で EndsWith と Contains の文字列フィルタリング操作を実行します。

JSONObjects は Power BI のテキスト値として表示されます。

時系列とデータ ポイントの操作​

データ モデリングは、データ モデルから Timeseries を取得する操作をサポートしています。特定の時系列のデータ ポイントを取得するために、string- または dataPoints に移動できます。時間範囲からデータ ポイントを取得するには、タイムスタンプ値でデータ ポイントをフィルタリングします。CDF は値による時系列のフィルタリングをサポートしていません。

時系列は非常に粒度の高いデータを含むことができます。パフォーマンスを向上させ、 データ負荷を軽減するには、単一の時系列の集計を取得すると同様に、CDF dataPoint Aggregate 関数を使用できます。

Power BI は、Unix Epoch のタイムスタンプ値を UTC DateTime の値に自動的に変換します。

時系列から直近 2 日間のデータを表示する可視化を作成するには、Time Series に aggregate 関数を使用することをお勧めします。Power Query を使用すると、データ セットが更新されるたびに更新される動的な値を指定できます。たとえば、DateTimeZone.UtcNow() Power Query 関数は常に 現在の日付と時刻を UTC 時間で返します。Date.AddDays のような Date.AddX 関数と組み合わせることで、集計関数呼び出しとして CDF までプッシュ ダウンするクエリのダイナミック レンジを作ることができ、結果的にデータの更新が早くなります。

関数パラメータのフィルターとして日付を使用する場合は、PowerQuery DateTimeZone タイプを使用します。

詳細情報:

サインインしたユーザーを変更する​

サインインすると、Power BI はデータ ソース資格情報を保存します。データ モデルへのアクセスに別のユーザーを使用する場合は、保存されているデータ ソースのサインイン資格情報を削除できます。

  1. Power BI Desktop で、ファイル > オプションと設定 > データ ソース設定を開きます。
  2. データ ソースのサインイン資格情報を編集または削除します。
最後の更新: に